20 gennaio 2025
Scopri come gli agenti AI stanno utilizzando la computer vision per reinventare i settori. Esplora le loro applicazioni in aree come la sicurezza, le auto a guida autonoma e altro ancora.
Ogni settore, dalla produzione alla vendita al dettaglio, affronta le proprie sfide di processo e trovare modi innovativi per risolvere questi problemi è sempre stato fondamentale per gestire attività di successo. Recentemente, gli agenti AI sono diventati una soluzione popolare in molti campi. Questi sistemi vanno oltre l'analisi dei dati. Possono anche agire.
Ad esempio, gli agenti IA nella produzione possono rilevare i difetti in tempo reale e avviare automaticamente misure di controllo qualità per mantenere la produzione senza intoppi. Allo stesso modo, nella logistica e nella vendita al dettaglio, possono monitorare più sedi utilizzando la sorveglianza intelligente e avvisare immediatamente i team in caso di attività insolite.
Con la crescita di questa tendenza, gli agenti di IA stanno trasformando attivamente i settori in tutto il mondo. Il mercato globale degli agenti di IA ha raggiunto i 5,1 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che raggiungerà i 47,1 miliardi di dollari entro il 2030.
Una delle tecnologie chiave che guidano questi progressi è la computer vision. Consentendo alle macchine di elaborare e interpretare i dati visivi, Vision AI rende possibile agli agenti AI di eseguire attività di computer vision come il rilevamento di oggetti in tempo reale, la segmentazione delle istanze e il tracciamento di oggetti con incredibile precisione. Colma il divario tra ciò che le macchine vedono e come prendono decisioni, rendendola una parte fondamentale di molte soluzioni basate sull'IA.
In questo articolo, esploreremo gli agenti AI e la loro relazione con la computer vision. Discuteremo anche i diversi tipi di agenti AI e come vengono utilizzati nelle applicazioni basate sulla visione. Iniziamo!
Prima di addentrarci negli agenti AI basati sulla visione, prendiamoci un momento per capire gli agenti AI in generale per vedere quanto possono essere versatili questi sistemi.
Un agente AI è un sistema intelligente in grado di comprendere e rispondere a compiti o domande senza bisogno dell'intervento umano. Molti agenti AI utilizzano l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per gestire un'ampia gamma di attività, dalla risposta a domande di base alla gestione di processi complessi.
Alcuni agenti AI hanno anche la capacità di apprendere e migliorare nel tempo, a differenza dei sistemi AI tradizionali che si affidano all'input umano per ogni aggiornamento. Ecco perché gli agenti AI stanno rapidamente diventando una parte essenziale dell'AI. Possono automatizzare compiti, prendere decisioni e interagire con il loro ambiente senza bisogno di una supervisione costante. Sono particolarmente utili per la gestione di compiti ripetitivi e che richiedono molto tempo.
Ad esempio, puoi trovare agenti AI in settori come il servizio clienti e l'ospitalità. Gli agenti AI vengono utilizzati per elaborare i rimborsi e offrire consigli personalizzati sui prodotti nel servizio clienti. Nel frattempo, nel settore dell'ospitalità, possono aiutare il personale dell'hotel a gestire le richieste degli ospiti, semplificare il servizio in camera e suggerire attrazioni nelle vicinanze agli ospiti. Questi esempi mostrano come gli agenti AI stanno rendendo i processi quotidiani più veloci ed efficienti.
Successivamente, diamo una rapida occhiata a come funzionano gli agenti AI. Sebbene ogni agente AI sia unico e progettato per compiti specifici, tutti condividono gli stessi tre passaggi principali: percezione, processo decisionale e azione.
Innanzitutto, nella fase di percezione, gli agenti AI raccolgono informazioni da diverse fonti per capire cosa sta succedendo. Il passo successivo è il processo decisionale. Sulla base delle informazioni raccolte, utilizzano i loro algoritmi per analizzare la situazione e decidere la migliore linea d'azione. Infine, c'è l'azione. Una volta presa una decisione, la mettono in atto, sia che si tratti di rispondere a una domanda, completare un'attività o segnalare un problema da gestire a un essere umano.
Potrebbe sembrare semplice, ma a seconda del tipo di agente di IA, spesso ci sono molte cose che accadono dietro le quinte per far funzionare questi passaggi. Dall'analisi di dati complessi all'utilizzo di modelli avanzati di machine learning, ogni agente di IA è costruito per gestire compiti specifici a modo suo.
Ad esempio, mentre molti agenti di IA si concentrano sull'elaborazione del linguaggio tramite l'NLP, altri, noti come agenti di Vision AI, integrano la computer vision per gestire i dati visivi. Utilizzando modelli avanzati di computer vision come Ultralytics YOLO11, gli agenti di Vision AI possono eseguire un'analisi delle immagini più precisa.
Utilizziamo le auto a guida autonoma come esempio per vedere come gli agenti di vision AI lavorano attraverso i tre passaggi principali descritti sopra:
Le auto a guida autonoma di Waymo sono un ottimo esempio di questa tecnologia. Utilizzano agenti di Vision AI per comprendere l'ambiente circostante, prendere decisioni in tempo reale e navigare sulle strade in modo sicuro ed efficiente senza l'intervento umano.
Ora che abbiamo visto come funzionano gli agenti AI e come utilizzano la computer vision, esaminiamo i diversi tipi di agenti AI. Ogni tipo è progettato per attività specifiche, da semplici azioni a processi decisionali e di apprendimento più complessi.
Gli agenti riflesso semplici sono il tipo più elementare di agente AI. Rispondono a input specifici con azioni predefinite, basate puramente sulla situazione corrente senza considerare la storia o i risultati futuri. Questi agenti utilizzano in genere semplici regole "if-then" per guidare il loro comportamento.
Per quanto riguarda l'analisi delle immagini, un semplice agente reattivo potrebbe essere programmato per rilevare un particolare colore (come il rosso) e attivare un'azione immediata (come evidenziare o contare gli oggetti rossi). Sebbene questo possa funzionare per compiti semplici, risulta insufficiente in ambienti più complessi, poiché l'agente non apprende né si adatta dalle esperienze precedenti.
Gli agenti reflex basati su modello sono più avanzati dei semplici agenti reflex perché utilizzano un modello interno del loro ambiente per comprendere meglio la situazione. Questo modello consente loro di gestire informazioni mancanti o incomplete e di prendere decisioni più informate.
Prendiamo, ad esempio, i sistemi di telecamere di sicurezza AI. Gli agenti di Vision AI integrati in essi possono utilizzare la computer vision per analizzare ciò che sta accadendo in tempo reale. Possono confrontare movimenti e azioni con un modello di comportamento normale, aiutandoli a individuare attività insolite, come il taccheggio, e a segnalare potenziali minacce alla sicurezza in modo più accurato.
Si pensi a un drone basato sull'utilità utilizzato per il monitoraggio delle colture. Regola la sua traiettoria di volo per coprire più terreno evitando gli ostacoli e seleziona il percorso migliore per il lavoro. Ciò significa che il drone valuta più azioni potenziali, come quale area dare la priorità o come navigare in modo efficiente, e sceglie quella che massimizza la sua efficacia.
Allo stesso modo, gli agenti basati sull'utilità sono progettati per scegliere l'azione migliore tra diverse opzioni per ottenere il massimo beneficio o risultato. Gli agenti di Vision AI progettati per questo scopo possono elaborare e analizzare diversi input visivi, come immagini o dati di sensori, e selezionare il risultato più utile in base a criteri predefiniti.
Gli agenti basati su obiettivi sono simili agli agenti basati sull'utilità perché entrambi mirano a raggiungere obiettivi specifici. Tuttavia, gli agenti basati su obiettivi si concentrano esclusivamente sulle azioni che li avvicinano al loro obiettivo definito. Valutano ogni azione in base a come aiuta a raggiungere il loro obiettivo, senza valutare altri fattori come il valore complessivo o i compromessi.
Ad esempio, un'auto a guida autonoma opera come un agente basato su obiettivi quando il suo obiettivo è raggiungere una destinazione. Elabora i dati provenienti da telecamere IA e sensori per prendere decisioni come evitare ostacoli, rispettare i segnali stradali e scegliere le svolte giuste per rimanere in carreggiata. Queste decisioni sono guidate interamente da quanto bene si allineano con l'obiettivo di raggiungere la destinazione in modo sicuro ed efficiente. A differenza degli agenti basati sull'utilità, gli agenti basati su obiettivi si concentrano solo sul raggiungimento dell'obiettivo senza considerare criteri aggiuntivi come l'efficienza o l'ottimizzazione.
Se hai familiarità con la computer vision, potresti aver sentito parlare di fine-tuning - un processo in cui i modelli migliorano imparando da nuovi dati. Gli agenti di apprendimento funzionano in modo simile, adattandosi e migliorando nel tempo man mano che acquisiscono esperienza. In applicazioni come il controllo qualità basato sulla visione, questi agenti diventano più bravi a rilevare i difetti ad ogni ispezione. Questa capacità di affinare le proprie prestazioni è particolarmente importante in settori come l'aviazione, dove la sicurezza e la precisione sono fondamentali.
Gli agenti gerarchici semplificano compiti complessi suddividendoli in passaggi più piccoli e gestibili. Un agente di livello superiore supervisiona il processo complessivo, prendendo decisioni strategiche, mentre gli agenti di livello inferiore gestiscono compiti specifici. È più efficiente quando si tratta di operazioni che coinvolgono più passaggi ed esecuzione dettagliata.
Ad esempio, in un magazzino automatizzato, un robot di livello superiore potrebbe pianificare il processo di smistamento, decidendo quali articoli devono essere indirizzati a determinate aree. Allo stesso tempo, robot di livello inferiore si concentrano sull'identificazione degli articoli utilizzando la computer vision, analizzando caratteristiche come dimensioni, forma o etichette, e organizzandoli negli appositi contenitori. Una chiara divisione delle responsabilità contribuisce al buon funzionamento del sistema.
Il cuore di un agente AI con capacità di visione è un modello di computer vision. Uno dei modelli di computer vision più recenti e affidabili disponibili oggi è Ultralytics YOLO11. YOLO11 è noto per la sua efficienza e accuratezza in tempo reale, il che lo rende perfetto per compiti di computer vision.
Ecco i diversi processi coinvolti nella creazione del tuo agente AI con le funzionalità di YOLO11:
Gli agenti AI integrati con la computer vision - agenti AI di visione - stanno cambiando i settori automatizzando le attività, rendendo i processi più veloci e migliorando il processo decisionale. Dalle città intelligenti che controllano il traffico ai sistemi di sicurezza che utilizzano il riconoscimento facciale, questi agenti stanno portando nuove soluzioni a problemi comuni.
Possono anche continuare a imparare e a migliorare nel tempo, rendendoli utili in ambienti in evoluzione. Con strumenti come YOLO11, creare e utilizzare questi agenti di IA è più facile, portando a soluzioni più intelligenti ed efficienti.
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